今天是持续写作的第 38 / 100 天。 如果你有想要交流的想法、技术，欢迎在评论区留言。 取经之旅第 6 天彩色图像的二值化方法 1方法 2方法 3OpenCV 尾声 今天学习一下彩色图像的二值化操作。彩色图像的二值化图像的二值化，就是让图像的像素点矩阵中，每个像素点的灰度值设置为 0（黑色） 或者 255（白色），说白了就是让图像呈现只有黑和白的效果。在灰度图中图像的灰度值的范围是 0~25
转载
2024-09-02 13:23:49
32阅读
数字化转型，先务实，还是先务虚？
转载
2022-10-21 10:42:07
123阅读
# 如何实现“BIOS是先硬件自检还是先初始化”
作为一名经验丰富的开发者，帮助新手理解BIOS（基本输入输出系统）先硬件自检还是先初始化的流程是非常重要的。下面我将为你详细介绍整个过程，并为每一步提供相应的代码示例。
## 流程介绍
首先，让我们看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 开机 |
| 2 | BIOS启动 |
| 3 |
原创
2024-03-17 06:32:25
120阅读
通过对灰度图像二值化处理,能够凸现出感兴趣目标的轮廓.灰度图像的二值化处理就是讲图像上的点的灰度置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显 的黑白效果。即将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常 重要的地位，特别是在实用的图像处理中，以二值图像处理实现而构成的系统是很多的，要进行二值图像的处理与分析，首先
转载
2024-01-05 16:56:02
70阅读
【摘要】 目前最常用的快速二值化阈值确定方法为根据每一张目标图像来动态的计算平均灰度值。然后将灰度图像中的每个像素灰度值和此平均阈值作对比，高于平均阈值的记为“1”（白色），低于的则设置为“0”（黑色）。这种方法虽然会让造成部分背景像素点丢失，但却是最简单高效的处理方法。灰度图片中都可以用一个具体的灰度值Grav来量化每一个像素点。考虑到实际识别的二值特征，为了让被处理目标答题卡更加简单，计算量更
转载
2023-07-07 10:51:13
171阅读
# Android图片灰度化二值化实现教程
## 1. 流程图
```mermaid
gantt
title Android图片灰度化二值化实现流程
section 整体流程
源图片选取 :done, 2022-10-01, 1d
图片灰度化处理 :done, after 源图片选取, 2d
图片二值化处理 :done, after 图片
原创
2024-02-26 05:36:39
66阅读
原作者：timidsmile 图像的二值化是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓
转载
2023-12-14 19:38:41
140阅读
展开全部很多的服务器都会做raid。磁盘阵列就是由多块磁盘通过专用的阵列卡组合成一个拥有不同功能的磁盘组。现在很62616964757a686964616fe59b9ee7ad9431333433626461多大型服务器商的云主机一般上都在使用磁盘阵列功能，这能更好的保障数据的安全。RAID由一种由多块硬盘构成的冗余阵列。虽然RAID包含多块硬盘，但是在操作系统下是作为一个独立的大型存储设备出现。
灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。二值化：图像的二值化，就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的只有黑和白的视觉效果在图像处理中，用RGB三个分量（R：Red，G：Gr
转载
2023-11-27 11:02:58
135阅读
OpenCV4-图像二值化图像二值化1.环境配置OpenCV版本：OpenCV4.12.图像二值化二值图像：图像中的像素灰度值无论在什么数据类型中都只有最大值和最小值两种取值。这种“非黑即白”的图像称为二值图像。将非二值图像经过计算变成二值图像的过程称为图像的二值化。3. threshold()函数double cv::threshold(InputArray src,
转载
2023-12-01 11:43:30
86阅读
深度学习框架，似乎永远离不开哪个最热哪个最实用的话题，自己接触甚浅，尚不敢对齐进行大加评论，这里也只是初步接触。目前常见的有TensorFlow，pytorch，Keras等，至于目前哪个做好用，就像TIOBE编程语言的统计一样，每一个都有自己的拥趸。目前Tensorflow和pytorch竞争相当火爆，pytorch上升速度极快，至于是否真正超过了Tes
编译的几个过程我们经常会使用很多的继承开发环境，也有时候称为是编译器，但是我们经常听到的编译实际上包含很多的步骤，大致可以分为以下几个过程：预处理、编译、汇编、链接。下面我们以c++的编译过程作为例子进行解释。1、预处理预处理的过程简单的来说就是对所有的预处理命令进行简单的程序上的叠加，比如有**#include头文件、#define宏定义**，编译器在进行编译时首先会把该这些内容简单的叠加至所需
转载
2023-12-13 20:44:44
83阅读
# Java中的图像处理：灰度化与二值化
图像处理是计算机视觉和图形处理领域的重要组成部分。对于许多应用程序而言，灰度化与二值化是图像处理的基础步骤。本文将深入探讨这两个概念，并通过 Java 编程语言提供相应的代码示例。
## 什么是灰度化？
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像的过程。在灰度图像中，每个像素都表示为一个亮度值，这样可以去掉颜色信息，只保留亮度信息。
### 灰度化算法
最
本篇文章将通过灰度化和二值化&二值图像的腐蚀和膨胀的原理来介绍opencv图像处理灰度化和二值化1.1、图像二值化基本原理：对灰度图像进行处理，设定阈值，在阈值中的像素值将变为1（白色部分），阈值为的将变为0（黑色部分）。1.2、图像二值化处理步骤：（1）先对彩色图像进行灰度化//img为原图，imgGray为灰度图
cvtColor(img, imgGray, CV_BGR2GRAY);
转载
2023-06-29 21:13:43
315阅读
目录一、Activity是什么二、Activity的四种状态三、Activity的生命周期四、生命周期过程演示五、旋转屏幕引起 Activity 重建六、Activity 的四种启动模式 一、Activity是什么 活动（Activity）是最容易吸引用户的地方，它是一种可以包含用户界面的组件，主要用于和用户进行交互。一个应用程序中可以包含零个或多个活动，但不包含任何活动的应用程序很少见，谁也
cvThreshold是OpenCV(Version2.4.9)中针对图像二值化的一个API，本文首先贴出小编的一个简单的源程序，之后对其源码实现进行分析。cvThreshold函数的一个简单例子：#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include
转载
2024-04-02 22:37:35
44阅读
从编程语言角度来看，首先你需要掌握 Java，但是想要成为一个好的工程师，应该要学会的不仅仅的是这一门语言，应该掌握多种语言解决问题。例如 C 语言，如今这个世界上，几乎所有的软件都直接或者间接与 C 语言存在联系，例如，操作系统、网络、驱动等。还有 C++，现在主流的浏览器、数据库以及游戏引擎等都是用 C++ 搞的。当然了，还有现在比较火热的 Go 语言。Go 语言基本已经成为云计算领域事实上的
转载
2023-12-25 22:40:29
100阅读
# 在Android中使用OpenCV实现图片灰度和二值化
在现代移动应用开发中，处理图像以达到特定效果是一个常见的要求。本文将指导你如何在Android中使用OpenCV实现图片的灰度化和二值化。我们将分步骤进行，下面是整个过程的概述：
## 处理流程概述
| 步骤 | 任务描述 | 所需工具 |
|------|--
原创
2024-09-21 03:56:39
157阅读
线索二叉树注意：源码二叉线索树的概念 二叉线索树是在传统二叉树结构的基础上，加上判断结点左右孩子是否为空的标志–LTag,RTag。 当左孩子为空的时候，lchild指向该节点的前驱结点，当右孩子为空的时候，rchild指向该节点后继结点。以此提高链表的储存密度。下面我们给出二叉线索树的结构：typedef struct BiTNode
{
char data;//数据域
int LTa
转载
2023-12-24 11:00:24
46阅读
# Kotlin和Java的编译顺序：先编译Kotlin还是先Java？
在现代软件开发中，Kotlin和Java这两种语言在Android开发中占据着重要地位。虽然Java是Android的官方编程语言，但Kotlin因其简洁性和现代化特性迅速崛起。那么，在实际的项目开发中，Java和Kotlin究竟应该先编译哪一个呢？本文将针对这个问题进行详细讨论，并结合代码示例，为您揭示Kotlin与Ja
原创
2024-10-29 05:58:00
28阅读
